Le persone spesso non distinguono bene i termini AI Agents e AI Assistants perché le differenze sono sottili, e a volte qualcuno le rende ancora più complicate del necessario.
Ma oggi te lo spiego in parole semplici
In questo articolo parlo di:
- AI Agents:
- AI Assistants:
- Quando usare un AI Agent e quando un AI Assistant
Cosa sono gli AI Agents
A differenza di AGI e SSI, il termine AI Agent è ben definito. Un AI Agent è un sistema che decide in autonomia il proprio percorso e i passi necessari per completare un compito o raggiungere un obiettivo.
La cosa migliore degli AI Agents è che iterano sul loro approccio se non funziona, permettendoti di progettare workflow e automazioni multi-step per fare di più in meno tempo.
📘 Definizione breve di AI Agents
Sistemi autonomi e orientati agli obiettivi, capaci di pianificare, ragionare, agire in modo proattivo e iterare per raggiungere i risultati.
Come funziona un AI Agent
Un AI Agent in genere funziona così:
- Riceve dal utente un compito o un obiettivo
- Elabora e analizza i requisiti
- Sviluppa un primo approccio per gestire il compito
- Itera con strategie diverse se l’approccio iniziale non ha successo
- Continua ad adattarsi finché:
- L’obiettivo viene raggiunto
- Si raggiunge un numero massimo di iterazioni
- Determina che il compito non può essere completato
Questo processo iterativo distingue gli AI Agents dai semplici AI Assistants, perché possono regolare autonomamente il loro approccio in base a risultati e feedback.
Cosa possono fare gli AI Agents (con esempi)
Gli AI Agents possono fare ricerca
Il web scraping automatizzato ha sempre richiesto competenze tecniche e strumenti specializzati, limitati a dati strutturati. Gli AI research agents possono raccogliere sia dati strutturati che non strutturati con semplici prompt.
Possono:
- Fare ricerca su qualunque cosa ti serva
- Monitorare competitor su larga scala
- Estrarre e analizzare recensioni
- Creare report completi
Il tutto validando le informazioni raccolte e lasciandoti libero di concentrarti su altro.
Così trasformi attività di ricerca lunghe e manuali in processi automatizzati.
Esempio di AI Research Agent: Datablist’s AI Research Agent
Datablist's AI Researcher ti permette di automatizzare ricerche ripetitive su Google senza esperienza tecnica né setup complessi di API.
Ecco alcuni modi per usarlo:
- Cercare dettagli su elementi in un CSV, es.:
carica una lista di persone e digli,Dimmi se questa persona è stata citata in un articolo di stampa nel 2025 - Creare una lista usando dati di altre fonti come riferimento, ad esempio fornisci un elenco di prodotti e monitora le variazioni di prezzo facendone lo scraping ogni giorno, settimana, o quando vuoi tu
- Partire da un URL e generare una lista, es.: dagli una pagina categoria e fai lo scraping di tutti i prodotti
- Creare ricerche automatiche senza dati di riferimento — perfetto se ti serve automatizzare ricerche ripetitive su Google, es.: ottenere le ultime news sui robot umanoidi
Puoi anche impostare attività ricorrenti con questo agent. In pratica, puoi fargli fare quello che vuoi — finché l’informazione è su internet, l’AI research agent la troverà.
Gli AI Agents possono programmare
Gli AI coding agents hanno rivoluzionato lo sviluppo rendendolo accessibile a tutti — non solo ai developer professionisti. Questi agent trasformano semplici descrizioni testuali in applicazioni funzionanti, permettendo a chi ha poca o nessuna esperienza di creare software.
Cosa possono fare gli AI Coding Agents:
- Generare applicazioni complete da descrizioni in linguaggio naturale
- Gestire automaticamente i dettagli tecnici
- Creare interfacce utente e funzionalità di base
- Predire alcune righe di codice in base al codebase e alle modifiche recenti
Soprattutto, questi agents permettono alle persone non tecniche di trasformare le idee in realtà più velocemente che mai.
Esempio di AI Coding Agent: l’AI Coding Agent di Cursor
L’AI Agent di Cursor dà il meglio quando si tratta di avviare nuovi progetti da zero.
Ecco alcuni modi per usarlo:
- Convertire il linguaggio naturale in codice — Descrivi ciò che vuoi, tipo "crea un form di login con validazione email", e lui genera il codice
- Ottenere spiegazioni su codice complesso — Se vedi codice che non capisci, lo scompone in termini semplici, perfetto per imparare
- Costruire applicazioni senza esperienza di coding — Gestisce i dettagli tecnici così chiunque può creare software funzionante
Esempi reali di ciò che può creare:
- Una Chrome Extension che blocca i pop-up dei cookie — Crea tutti i file necessari e gestisce le interazioni con il browser
- Un bot Slack per ricordare le pause — Configura automaticamente scheduling e sistema di messaggistica
Ho sentito dire che è meno utile per app con codice già esistente.
Gli AI Agents possono fare Customer Service
Gli agent per il customer service sono probabilmente quelli che hanno avuto l’impatto maggiore sul nostro lavoro finora. Ecco perché:
Possono gestire le richieste iniziali, instradare i casi complessi agli agent umani e persino identificare e risolvere in modo proattivo problemi potenziali prima che esplodano. Questo significa:
- I clienti ricevono supporto 24/7 da un’AI che:
- Non è stressata né sovraccarica di ticket da risolvere
- Affronta i problemi in modo sistematico ed efficiente
- Nel frattempo, gli agent umani possono:
- Prendersi più tempo per capire i clienti
- Non doversi preoccupare di correre alla prossima conversazione
Risultato: chiusure più rapide e meno errori.
Esempio di Customer Service AI Agent: Decagon
Il mio preferito qui è Decagon.ai
Non sono loro cliente perché puntano soprattutto all’enterprise. Però sono cliente di Notion e, quando faccio una domanda, l’AI customer service agent di Decagon spesso mi risponde subito.
Le risposte sono sempre di alta qualità — certo, a volte serve ancora il supporto umano, ma più spesso funziona così bene che non ne ho bisogno.
I benefici degli AI Agents
Decisioni e pianificazione autonome
Gli AI Agents possono pianificare ed eseguire in modo indipendente processi multi-step, scegliendo il percorso più efficiente per raggiungere l’obiettivo.
Qualità e validazione
- Sanno validare le informazioni per garantirne l’accuratezza
- Gestiscono compiti complessi e multilivello che richiedono analisi più profonde
Problem solving iterativo
Quello che mi piace davvero degli AI Agents è la loro capacità di adattarsi in base a risultati e feedback. Sono perfetti per compiti complessi, ma può diventare costoso se non imposti un limite alle iterazioni.
Efficienza e automazione
- Trasformano attività lunghe in processi automatizzati ed efficienti
- Lavorano in modo sistematico per risolvere i problemi
Best practice per gli AI Agents
Quando parliamo di best practice per gli AI Agents, in realtà parliamo di best practice per scrivere prompt.
Con gli AI Agents, però, ci sono regole su cui insistere ancora di più, perché sono pur sempre sistemi di AI che hanno bisogno di confini chiari e istruzioni esplicite per dare il meglio.
Imposta parametri chiari e validazione
- Dai vincoli precisi, tipo
dammi solo recensioni con 4+ stelle. - Istruisci sempre l’agent a validare output e fonti, es.:
fornisci sempre la citazione e il link usati nell’output - Definisci obiettivi specifici e formati di output desiderati per risultati accurati, es.:
Crea una navbar con logo e barra di ricerca usando Tailwind CSS
Approccio strutturato ai compiti
- Spezza workflow complessi in richieste piccole e gestibili, invece di sommergere l’agent con processi lunghi (massimo 3–4 step)
- Se conosci bene un processo, dai una guida chiara sul metodo preferito — aiuta a creare un’estensione affidabile del tuo workflow — è quello che faccio quando so che il modo migliore sarebbe semplicemente “moltiplicarmi”
Controlli di qualità e iterazioni
Come già detto, la parte iterativa è un vero game changer, ma può anche costare — per questo dovresti:
- Impostare limiti alle iterazioni, es.: "fai al massimo 3 tentativi per trovare il pricing"
- Monitorare gli output chiedendo punteggi di confidenza, es.: "valuta da 1 a 100 la tua certezza per ogni informazione raccolta"
📘 Fatto veloce
L’AI Research Agent di Datablist ha controlli qualità integrati, così non devi preoccupartene.
Detto questo sugli AI Agents, parliamo degli AI Assistants e del perché sono così sottovalutati
Cosa sono gli AI Assistants
Un AI Assistant lavora tramite dialogo diretto con l’utente per fornire soluzioni rapide e pertinenti basate sul suo training e sulla conoscenza aggiuntiva fornita.
La sua forza sta nel processare e operare sulla base del feedback immediato dell’utente, potenziando decisioni e creatività umane invece di sostituirle.
📘 Definizione breve di AI Assistants
Sistemi guidati dall’utente e basati sull’interazione, che rispondono a richieste ed eseguono compiti seguendo istruzioni dirette e conoscenza.
Perché gli AI Assistants sono sottovalutati
Se me lo chiedi, gli AI Assistants sono decisamente sottovalutati perché richiedono più coinvolgimento dell’utente e non si “vendono” bene come gli AI Agents.
Per vendere un prodotto AI Agent, basta dire "tu rilassati, lui fa", mentre con un AI Assistant puoi dire solo "tu fai, lui ti aiuta".
Lo so, è un po’ brutale, ma se riduci il messaggio all’essenziale, è ciò che comunichiamo quando scriviamo copy per questi prodotti.
Ecco perché molte aziende di AI SDR fanno ottimo marketing ma hanno un prodotto scarso. #sorrynotsorry
Come funziona un AI Assistant
Ecco come funziona tipicamente un AI Assistant:
- Riceve istruzioni o domande dirette dall’utente
- Segue le istruzioni specifiche dell’utente
- Fornisce risposte basate sul training e sulla conoscenza disponibile
- Attende ulteriori input per procedere o regolare l’approccio
- Continua l’interazione finché:
- La richiesta dell’utente è soddisfatta
- L’utente termina la conversazione
- L’assistant ha bisogno di chiarimenti dall’utente
A differenza degli AI Agents, che sanno iterare e regolare l’approccio in autonomia, gli AI Assistants dipendono maggiormente dalla guida e dall’interazione diretta dell’utente per completare i compiti.
Cosa possono fare gli AI Assistants (con esempi)
Gli AI Assistants aiutano nel Data Cleaning
Il data cleaning era noioso e lungo, e servivano formule complesse e skill tecniche. Ora gli AI Assistants lo rendono semplice per chiunque, con istruzioni in linguaggio naturale.
Possono:
- Rimuovere simboli e spazi inutili
- Portare i dati nel formato desiderato
- Estrarre e modificare informazioni
- Trasformare, convertire o manipolare i dati
In parole ancora più semplici: possono fare tutto, finché il compito può essere svolto dentro il tuo foglio.
Esempio di AI Data Cleaning Assistant: Datablist's AI Data Cleaning Assistant
È uno strumento integrato nell’AI spreadsheet di Datablist che ti consente di fare quasi tutto quello che faresti in Excel o Google Sheets senza formule o script complessi, ma con semplici prompt
La differenza tra l’AI assistant per l’editing dei dati di Datablist e un AI Agent è che lavora con un sistema di anteprima e conferma: tu gli dai un compito, l’AI Assistant genera la risposta e ti mostra un’anteprima prima di applicare le modifiche.
Poi puoi dargli ulteriori istruzioni o applicare le modifiche — guarda l’esempio qui sotto
Altre cose che l’AI data cleaning assistant di Datablist può fare per te:
- Generare ID unici per ogni riga
- Costruire sistemi di scoring per prioritizzare Lead o account
- Convertire unità per specifiche di prodotto
- Modificare i dati su larga scala
Questo AI Assistant può realmente fare tutto ciò che vuoi, finché il tuo compito si basa sui dati nel foglio. Ti permette di esprimere le esigenze a parole invece di cercare la formula giusta.
Gli AI Assistants aiutano nella scrittura
Gli AI Writing Assistants sono una delle migliori cose costruite dall’umanità. Non solo aiutano a scrivere, ma accelerano l’apprendimento.
Un anno fa parlavo a malapena inglese e non sapevo scrivere nemmeno un’email. Ora scrivo articoli interi. Questo perché ho potuto imparare molto più in fretta grazie agli AI writing assistants.
Correggono grammatica e ortografia, cambiano parole per aiutarti a esprimerti meglio, e fanno tutto quello che chiedi, ad esempio:
- Generare bullet points a partire da un’idea
- Cambiare il tono di voce
- Creare descrizioni più approfondite
- Formattare e dividere il testo
Questo ti aiuta a scrivere più veloce e con meno errori mantenendo il tuo stile e l’idea originale
Esempio di AI Writing Assistant: Notion AI Assistant
L’AI Assistant di Notion qui è il migliore. Non ho nemmeno provato altri prodotti perché funziona così bene.
Come dicevo, con l’AI Assistant di Notion scrivo veloce, correggo gli errori e faccio un sacco di altre cose utili. Ecco alcuni prompt rapidi che uso in Notion:
- Sostituisci questo con uno slug .png basato su questa frase ma usando underscore (_)
- Questa frase è grammaticalmente corretta? Se sì, rispondi solo "sì". Se non lo è, dimmi esattamente cosa c’è che non va, come migliorare e dammi anche due versioni migliori senza stravolgere le mie parole. (Solo se ci sono errori)
- Sostituisci questa parola con una che esprima meglio X
Il vero vantaggio non è scrivere più veloce, ma trovare ispirazione al volo ed essere più creativi.
Gli AI Assistants aiutano nel coding
Gli AI coding assistants sono diventati partner intelligenti per i developer.
Le loro capacità chiave:
- Generazione di codice in tempo reale e auto-completion
- Suggerimenti di debug e raccomandazioni di ottimizzazione
- Spiegazioni contestuali del codice e documentazione
Permettono agli sviluppatori di codare più in fretta e con meno errori, fungendo da compagni esperti che capiscono il contesto, spiegano parti di codice complesse e aiutano a mantenere standard coerenti tra progetti.
Esempio di AI Coding Assistant: Amazon Q
Amazon Q
Amazon Q è un AI coding assistant che può essere integrato in qualunque workspace di sviluppo.
Diversamente dagli AI Agents, Amazon Q Developer usa un meccanismo di review-and-apply. Tu specifichi un compito, l’assistant propone codice o azioni e mostra un’anteprima per l’approvazione prima di applicare le modifiche.
Amazon Q può:
- Generare snippet o funzioni complete in qualunque linguaggio
- Fare debug e suggerire fix per errori
- Ottimizzare codice esistente per performance e sicurezza
La cosa bella di questo AI Assistant è che non ti serve nemmeno un account AWS. Basta un AWS Builder ID.
I benefici degli AI Assistants
Ognuno usa l’AI in modo diverso. Alcuni benefici ce li siamo quasi dimenticati perché gli AI Assistants sono ormai profondamente integrati nella vita di tutti i giorni, ma per me questi sono i 3 vantaggi più impattanti.
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Fare le cose più in fretta e delegare i compiti
Non voglio convertire strutture dati, né controllare ogni virgola che potrei saltare. Voglio muovermi veloce — per questo mi concentro su ciò che conta e uso i miei AI Assistants in Datablist e Notion per fare le cose meno importanti
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Imparare a un ritmo inarrestabile
L’AI è incredibilmente brava sulla conoscenza di base, quindi la uso sempre quando inizio a padroneggiare qualcosa di nuovo. Quando divento più bravo, trovo altri modi per imparare.
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Avere seconde opinioni
Uso l’AI per analizzare le mie idee da angolazioni diverse e valutarle. Il feedback non è sempre perfetto ed è ok, non cerco idee nuove ma stimoli per ragionare meglio
Best practice per gli AI Assistants
Lavorare con gli AI Assistants segue best practice simili a quelle degli AI Agents. La chiave è scrivere prompt chiari e dettagliati che aiutino l’AI a lavorare bene. Ad esempio:
- Impostare confini chiari
- L’AI ha bisogno di limiti specifici per non “andare troppo lontano”
- Confini ben definiti riducono allucinazioni e risposte irrilevanti
- Fornire contesto dettagliato
- Sii specifico su ciò che vuoi
- Includi esempi quando possibile
- Spiega compito, obiettivo e approccio preferito
Pensa all’AI Assistant come al tirocinante perfetto — dà il meglio con istruzioni chiare, ma senza di quelle può sbagliare. Specifica sempre cosa fare e cosa non fare.
Puoi anche leggere questa guida su come scrivere un prompt per un’AI che interagisce con i dati
💡 Suggerimento rapido
Gli AI Copilot sono come AI Assistants integrati in un’app o piattaforma e lavorano con la conoscenza della piattaforma come estensione delle loro capacità.
Quando usare un AI Agent e quando un AI Assistant
Dipende dal compito e dall’obiettivo.
Se vuoi impostare un’automazione che ti fa risparmiare tempo su un’attività ripetitiva quotidiana — per esempio automatizzare ricerche ripetitive su Google — l’AI Agent è la scelta migliore.
Se invece vuoi semplicemente lavorare più in fretta, revisionando e confermando ogni risposta dell’AI a ogni step, scegli l’AI Assistant.
ChatGPT è un AI Agent?
No, ChatGPT è un AI chatbot. Gli AI Agents lavorano in autonomia per raggiungere un obiettivo, mentre ChatGPT fornisce una risposta. Per esempio, quando chiedi a un AI research agent di cercare e raccogliere informazioni dal web, può:
- Cercare in autonomia su più siti e fonti
- Adattare continuamente la strategia di ricerca in base ai risultati
- Eseguire ricerche complesse senza input costante dell’utente
Esempi di AI Agent
AI Research Agent: Questi agent sanno esplorare autonomamente database e fonti web per raccogliere informazioni complete su un argomento. Il loro vantaggio chiave è la capacità di lavorare in autonomia e verificare le informazioni.
AI Customer Service Agent: Il loro vantaggio principale è la scalabilità — possono gestire interazioni continue 24/7 mantenendo log dettagliati e adattando le risposte in base al sentiment del cliente.
Cosa posso fare con un AI Assistant?
Gli AI Assistants possono aiutarti in molte attività, tra cui:
- Data cleaning: rimuovere simboli, formattare i dati, trasformare le informazioni
- Scrittura: correggere grammatica, cambiare tono, generare contenuti
- Coding: generazione di codice, debug, ottimizzazione
Mi serve un AI Agent?
La scelta dipende dalle tue esigenze:
- Scegli un AI Agent se vuoi automatizzare compiti ripetitivi quotidiani, come ricerche automatiche su Google
- Scegli un AI Assistant se vuoi lavorare più in fretta mantenendo il controllo e revisionando ogni step
Qual è la differenza tra AI Agents generativi e Assistants?
La differenza chiave è che gli AI Agents possono lavorare più in autonomia e modificare il loro approccio in modo indipendente, mentre gli AI Assistants richiedono più guida e interazione diretta dell’utente per completare i compiti.